Optimización y computación paralela aplicados a mejorar la predicción de un simulador de cauce de ríos

Este artículo presenta un método de optimización vía simulación que permite mejorar la predicción de un simulador computacional de cauces de ríos aprovechando los valiosos aportes del cómputo paralelo y distribuido. El problema a tratar para lograr este objetivo es la incertidumbre en los parámetros...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Gaudiani, Adriana Angélica, Luque, Emilio, García, Pablo, Naiouf, Marcelo, De Giusti, Armando Eduardo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2016
Materias:
Ciencias Informáticas
Simulation
Calibración
Optimization
Parallel processing
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/55991
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Este artículo presenta un método de optimización vía simulación que permite mejorar la predicción de un simulador computacional de cauces de ríos aprovechando los valiosos aportes del cómputo paralelo y distribuido. El problema a tratar para lograr este objetivo es la incertidumbre en los parámetros de entrada al modelo, pero buscar parámetros de simulación óptimos es un gran desafío, ya que el tamaño del espacio de búsqueda hace que sea un problema combinatorio con un alto costo de cómputo. La solución propuesta utiliza técnicas de optimización en el análisis de simulaciones, reduciendo el espacio de búsqueda e identificando regiones que permitan encontrar la configuración optima en tiempos razonables. Se obtiene una muy buena aceleración del procesamiento que es potenciado al implementar el método con técnicas del cómputo de alto rendimiento (HPC).
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